تشكل استطلاعات الرأي عبر الإنترنت أداة أساسية لجمع البيانات في مجالات متنوعة، حيث تعتبر اختبارات الانتباه عاملاً أساسياً في ضمان جودة الاستجابة. ومع ظهور الذكاء الاصطناعي القوي (Agentic AI) والذي يعتمد على نماذج لغوية ضخمة (LLM) ونظم معالجة متعددة الوسائط، تبرز تساؤلات جديدة حول فعالية هذه الضوابط.

في هذا البحث، نقوم باستكشاف قدرة الهياكل الذكائية المستقلة على إكمال الاستطلاعات عبر الويب والنجاح في اجتياز اختبارات الانتباه الأساسية. نقوم بتحليل هياكل ذات عميل واحد تمتلك القدرة على معالجة المدخلات المتعددة الوسائط والتفاعل مع أدوات الويب ضمن بيئة منضبطة.

نحلل المسألة من منظورين:

1. **من منظور الهجوم**: نوضح كيف أن الهشاشة الهيكلية مثل بيانات تعريف DOM المكشوفة والترميز المتوقع للخيارات تتيح للعوامل الاستجابة لاختبارات الانتباه من خلال التحليل الهيكلي فقط.

2. **من منظور الدفاع**: نقوم بتنفيذ استراتيجية للتخفيف من خلال إخفاء بيانات تعريف DOM لإزالة المعالم الدلالية في الأسئلة النصية.

نقوم بتقييم نماذج لغوية مفتوحة المصدر ونماذج متعددة الوسائط لدراسة فعالية القدرة والتنظيم. وبناءً على تقييماتنا، نقدم رؤى حول كيفية تلبية احتياجات الباحثين في مجالات التجريب والذكاء الاصطناعي بشكل متزامن. هل تعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحسن من جودة البيانات، أم أنه يشكل تهديداً لها؟ شاركونا آراءكم في التعليقات.